第四弾 (次回) 信玄パイ読書会 について

今回の本がそろそろ終盤に近付いてきたため、次の読書会の本を検討しています。

次読みたい本、おすすめの本がありましたら、以下のフォームから回答ください！

https://forms.gle/vDooNGRonCK4m2Xk9

なお、実際読書する本は、フォームの投票数ではなく、本読書会に参加したメンバーで話し合い決定したいと思います。

この勉強会について

山梨県の Python コミュニティ ShingenPy が主催する読書会です。

Google Meet を利用したオンライン読書会を開催しています。興味があればどなたでも参加可能です。

今回の範囲

第四章 の step14 「ハイパーパラメータ探索」の 14.4 「確率分布」から最後までです。

読書会内の読書時間だけでは読み切れない場合があるので、事前に目を通しておいて頂けると理解が進みます。

読書会の流れ

• 20:00 はじめに
• 20:05 自己紹介タイム
• 20:10 読書開始
• 20:35 サンプルコード実行　主催者の実行画面を共有します
• 20:45 質問・共有タイム
• 21:00 Online Meetup
• 22:00 終了

日時・場所

日時

• 2020年9月23日（水） 20:00 - 21:00

会場

Google Meet で開催します。

開始前にミーティング参加用のリンクを connpass のメールからお送りします。

お時間5分前くらいになったら、ご入場ください。

今回使用する資料

以下が課題図書です。事前にご用意お願いします。

• 15Stepで踏破 自然言語処理アプリケーション開発入門 http://www.ric.co.jp/book/contents/book_1132.html

目次

• ■1章　演習に入るまえの予備知識 (了)
• 1　序論・自然言語処理と機械学習
• 2　本書の執筆・開発環境
• 3　機械学習のためのPythonの基礎
• 4　数値計算ライブラリNumPy
• 5　本書で利用するその他の主要ライブラリ
• ■2章　基礎を押さえる7ステップ
• Step 01　対話エージェントを作ってみる (了)
• Step 02　前処理 (了)
• Step 03　形態素解析とわかち書き (了)
• Step 04　特徴抽出 (了)
• Step 05　特徴量変換 (了)
• Step 06　識別器 (了)
• Step 07　評価 (了)
• ■3章　ニューラルネットワークの6ステップ
• Step 08　ニューラルネットワーク入門 (了)
• Step 09　ニューラルネットワークによる識別器 (了)
• Step 10　ニューラルネットワークの詳細と改善 (了)
• Step 11　Word Embeddings(了)
• Step 12　Convolutional Neural Networks(了)
• Step 13　Recurrent Neural Networks(了)
• ■4章　2ステップの実践知識
• Step 14　ハイパーパラメータ探索← 今回はココ★
• Step 15　データ収集← 今回はココ★